MÁQUINAS QUE APRENDEN A HALLAR CÁNCERES
HAN PODIDO VER RASGOS DE CÉLULAS ORIGINADORAS QUE PRODUCEN DES DIFERENCIACIÓN CAUSADA POR ONCOGENES, GRACIAS A MÁQUINAS CAPACES DE APRENDER
Jueves, 5 de Abril de 2018
1. LO MÁS DESTACADO
Podemos medir la des diferenciación de los cánceres, a través de índices de calidad de células tronco, sobre la base de variaciones epigenéticas y de expresiones.
Los índices sobre capacidad para ser célula madre comprende a contenido de la inmunidad del micro ambiente y concentraciones de tipo uno de ligando para muerte celular programada.
Ese índice sobre capacidad para ser célula tronco está aumentado en los tumores que han dado metástasis y señalan que hay una heterogeindad dentro de los tumores.
Cuando aplicaron esos índices sobre capacidades de células madre, vieron que podían servir para que hallaran blancos para tratamientos contra cánceres.
2. RESUMEN
Maciej Wiznerowicz y sus colaboradores crearon un algoritmo para que una computadora aprendiera a hallar índices nuevos sobre capacidad para células madre, que señalará a objetos para drogas nuevas que podrán usarse contra cánceres.
Han sacado algunos rasgos propios de las células originadoras, a partir de datos sobre el conjunto de transcripciones y de epigenética, de tumores con timidina, citidina, guanidina y adenina y han visto descubrimientos nuevos sobre biología y clínica y, además, blancos posibles para tratamientos anti tumorales.
En la medida en que un fenotipo diferenciado disminuye y unos rasgos parecidos a los de las células progenitoras y a los de las células tronculares aparecen, los cánceres se vuelven peores.
Esos investigadores han propuesto unos índices nuevos, para percatarse de si una célula cumple con lo necesario para que sea una célula "madre" y para medir el grado de des diferenciación de unos cánceres.
Crearon un algoritmo para aprendizaje con máquina ("inteligencia artificial"), basado en regresión logística de una clase, con el cual pudieron sacar conjuntos de señas de transcripciones y de epigenética, a partir de células primigenias pluri potentes no transformadas y sus progenies diferenciadas.
Pudieron, gracias a esa regresión logística de una sola clase, hallar unos mecanismos biológicas que nadie había descubierto antes y que señalan a un estado de des diferenciación de un tumor.
Analízaron los "micro ambientes" de unos tumores y vieron unas correlaciones que no esperaban, entre calidad de células madre de tumores y expresión de moléculas que supervisan a la inmunidad y de células de la inmunidad que infiltran a esos tumores.
Vieron que el fenotipo de tumor menos diferenciado era, generalmente, el más prominente en tumores que habían dado metástasis.
Aplicaron esos índices de grado de células madre a datos sobre una sola célula y vieron pautas de heterogeneidad en las moléculas dentro de esos tumores.
Por último, gracias a esos índices, pudieron hallar blancos nuevos y, quizás, tratamientos dirigidos a la diferenciación de esos tumores.
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